Forstå hvordan brukerforespørsler påvirker AI-svar – hva betyr dette for merkevaresynlighet?

Michael, du er inne på noe grunnleggende. Strukturen på forespørselen påvirker AI-resultatet i stor grad.

De viktigste kategoriene av prompt-mønstre:

Hvorfor ulike forespørsler = ulike anbefalinger:

AI-systemer tolker hensikt ut fra strukturen på forespørselen. “Beste CRM for små bedrifter” utløser andre treningsassosiasjoner enn “CRM for oppstartsbedrifter med små salgsteam”.

Den andre er mer spesifikk, så AI:

• Ser etter kilder som adresserer akkurat det scenarioet
• Filtrerer for løsninger markedsført mot det segmentet
• Kan nedprioritere alternativer rettet mot store bedrifter

Innholdsstrategi for prompt-mønstre:

Prinsippet om innhold–prompt-tilpasning:

Strukturen på innholdet ditt bør speile vanlige prompt-strukturer.

Eksempler:

Prompt-mønster: “Beste X for Y” Innhold å lage: “Beste [Produktkategori] for [Brukstilfelle/Persona]: 2026-guide”

Prompt-mønster: “X vs Y” Innhold å lage: “[Ditt produkt] vs [Konkurrent]: Full sammenligning”

Prompt-mønster: “Hvordan [oppnå resultat]” Innhold å lage: “Hvordan [Resultat] med [Ditt produkt]: Trinn-for-trinn-guide”

Hvorfor dette fungerer:

AI ser etter innhold som direkte svarer på spørsmålet. Innhold strukturert etter spørsmålsmønsteret er mer sannsynlig å bli sitert.

Vår tilnærming:

For hvert produkt/tjeneste lager vi innhold for de tre viktigste prompt-mønstrene i vår kategori. Da har vi sitatbart innhold uansett hvordan brukerne formulerer spørsmålene sine.

Perspektiv på brukeratferd ved søk:

Hvordan brukere faktisk formulerer AI-spørsmål:

Folk spør AI på en annen måte enn de søker på Google. AI-forespørsler er:

• Mer samtalebaserte
• Lengre (i snitt 20+ ord mot 3–4 for Google)
• Mer konteksttunge
• Ofte med begrensninger (“under 500 kr”, “for nybegynnere”, “uten koding”)

Vanlige mønstre i samtalebaserte forespørsler:

1. “Jeg ser etter en [kategori] som [begrensning]”
2. “Hva er den beste [produkt] hvis jeg [situasjon]”
3. “Kan du anbefale et [produkt] for [brukstilfelle]”
4. “Jeg trenger noe som [egenskap] men også [begrensning]”

Betydning for innhold:

Innholdet ditt bør adressere spesifikke begrensninger og situasjoner, ikke bare generelle funksjoner. Når brukere legger til begrensninger, ser AI etter innhold som dekker disse.

“Beste prosjektstyringsprogramvare” ≠ “Beste prosjektstyring for kreative fjernteam på under 20 personer”

Det siste spørsmålet krever innhold som spesifikt adresserer små, kreative, fjernteam.

Teknisk perspektiv på tolkning av forespørsler:

Hvordan AI tolker forespørsler:

1. Hensiktsklassifisering – Hva slags spørsmål er dette?
2. Enhetsuttrekk – Hvilke produkter/kategorier nevnes?
3. Begrensningsidentifisering – Hvilke krav nevnes?
4. Implisitt kontekst – Hva antas, men sies ikke eksplisitt?

Hvorfor formuleringen gir ulike resultater:

“Beste CRM for små bedrifter” → Enheter: CRM, små bedrifter “CRM for oppstartsbedrifter med små salgsteam” → Enheter: CRM, oppstartsbedrifter, små salgsteam

Den andre har mer spesifikke enheter. AI henter kilder som dekker alle enhetene.

For markedsførere:

Lag innhold som eksplisitt adresserer vanlige kombinasjoner av enheter:

• Ditt produkt + brukstilfelle
• Ditt produkt + persona
• Ditt produkt + begrensning (budsjett, størrelse, bransje)
• Ditt produkt + problem

Hver kombinasjon er et mulig treff på en brukerforespørsel.

Konkurranseanalyse-vinkel på forespørsler:

Finn ut hvilke forespørsler som nevner konkurrenter:

1. Test systematisk ulike forespørselsvariasjoner
2. Noter hvilke forespørsler som nevner hvilke konkurrenter
3. Identifiser hull – forespørsler hvor du burde synes, men ikke gjør det

Hva vi fant for en kunde:

Innsikten:

De dominerte sitt sterkeste brukstilfelle, men var usynlige for andre. Vi laget målrettet innhold for hullene.

Etter 3 måneder begynte de å dukke opp for tidligere usynlige prompt-mønstre.

Produktmarkedsføringsperspektiv på forespørsler:

Sammenhengen mellom posisjonering og forespørsler:

Hvordan du posisjonerer produktet ditt, avgjør hvilke forespørsler du matcher.

Hvis du posisjonerer deg som: “Enterprise CRM for store salgsteam” Matcher du: “CRM for enterprise”, “CRM for store team” Matcher du ikke: “CRM for oppstartsbedrifter”, “rimelig CRM”

Dilemmaet:

Bred posisjonering = matcher flere forespørsler, men mindre spesifikt Smal posisjonering = matcher færre forespørsler, men dominerer dem

Vår strategi:

Vi har en primær posisjonering (smal, spesifikk) og lager innhold for tilgrensende prompt-mønstre vi ønsker å fange.

Kjerneposisjonering: “CRM for byråer” Utvidet innhold: “CRM for markedsføringsteam”, “CRM for tjenestebedrifter”

Dette fanger forespørsler utover kjerneposisjoneringen uten å vanne ut merkevaren.

Overvåkingsperspektiv på prompt-synlighet:

Slik sporer du ytelse på prompt-mønstre:

1. Definer prompt-kategorier relevante for din virksomhet
2. Lag testlister med forespørsler for hver kategori
3. Spor synlighet på tvers av variasjoner
4. Identifiser mønstre for hvor du er synlig og ikke

Vår overvåkingsmetode:

Vi sporer synlighet på tvers av:

• 50 “best-i-test”-forespørsler
• 30 sammenlignende forespørsler
• 40 problemløsende forespørsler
• 20 anbefalingsforespørsler

Ukentlig overvåking viser:

• Hvilke mønstre vi dominerer
• Hvilke mønstre vi er usynlige i
• Hvordan synlighet endrer seg over tid

Verktøy som Am I Cited automatiserer dette. Du kan sette opp variasjoner og spore omtaler automatisk.

Praktisk optimalisering for prompt-mønstre:

Raske gevinster for prompt-dekning:

1. Legg til FAQ-seksjoner med spørsmål i prompt-format

   • “Er [Produkt] bra for [brukstilfelle]?” → Matcher valideringsforespørsler

2. Lag sammenligningssider for hver hovedkonkurrent

   • “[Du] vs [Konkurrent]” → Matcher sammenlignende forespørsler

3. Landingssider for brukstilfeller for hver persona

   • “[Produkt] for [Persona]” → Matcher best-i-test-forespørsler

4. Hvordan-innhold for problemer du løser

   • “Hvordan [løse problem]” → Matcher problemløsende forespørsler

Minimumsdekning for prompt-mønstre:

Ha minst innhold for:

• Best-i-test-spørsmål (kategori-landingsside)
• Topp 3 konkurrent-sammenligninger
• Topp 3 brukstilfeller/personaer
• Topp 5 problemer du løser

Dette dekker de hyppigste prompt-mønstrene.

Denne tråden har fundamentalt endret hvordan jeg tenker rundt AI-synlighet. Viktige innsikter:

Prompt-mønstre avgjør synlighet: Ulike spørsmålsstrukturer utløser ulike kilder og anbefalinger. Vi må optimalisere for mønstre, ikke bare temaer.

Hovedkategoriene av mønstre:

1. Best-i-test (25 %) – Trenger autoritativ liste-tilstedeværelse
2. Problemløsende (35 %) – Trenger hvordan-innhold
3. Anbefaling (20 %) – Trenger brukstilfelle-innhold
4. Sammenlignende (15 %) – Trenger sammenligningssider
5. Validering (5 %) – Trenger anmeldelser/attester

Innholdsstrategi: Lag innhold som speiler prompt-strukturer:

• “[Produkt] vs [Konkurrent]” for sammenlignende forespørsler
• “Beste [Kategori] for [Brukstilfelle]” for best-i-test
• “Hvordan [Resultat] med [Produkt]” for problemløsende

Overvåkingsmetode:

• Definer relevante variasjoner av forespørsler
• Spor synlighet på tvers av mønstre
• Identifiser hull og lag målrettet innhold
• Følg utviklingen over tid

Vår handlingsplan:

1. Kartlegg vanlige prompt-mønstre i vår kategori
2. Gjennomgå innholdsdekning opp mot mønstre
3. Lag innhold for udekkede, verdifulle mønstre
4. Sett opp overvåking av synlighet etter prompt
5. Iterer basert på data

Sammenhengen mellom posisjonering og forespørsel er nøkkelen. Vår posisjonering bestemmer hvilke forespørsler vi naturlig matcher. Innhold utvider rekkevidden mot tilgrensende forespørsler.

Takk til alle for forskningsbaserte innspill.